データ確認– tag –

どうもニコイチです｡前回に引き続きヒストグラムを使った可視化について、実践的に解説していきましょう。 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 日本語フォントの設定 plt.rcParams['font.family'] = 'MS Go...

どうもニコイチです｡前回可視化を行いましたが､実際のデータを取り扱う時にはフィルタリングすることで必要なデータのみ確認することができるため､不要な情報を省くことができます｡そこで今回は､フィルタリングについてご紹介します｡ 全編はこちらから 1. ...

どうもニコイチです｡改めて可視化についてご紹介します｡今回は相関係数を表示する上で欠かすことができないヒートマップについてです｡下記コードを具体的に説明していますのでぜひごらんください｡ # 必要なライブラリのインポート import pandas as pd imp...

どうもニコイチです｡前回の記事で、基礎統計量やグラフに関する見方を活用して､実際に仮説1を検証してみました｡今回は、前回に引き引き続きデータを分析する際の基本的なステップとして、「仮説を立てること」の重要性とその検証方法を学びます。データを...

どうもニコイチです｡前回の記事で、基礎統計量やグラフ､相関分析に関する見方を学びました。今回は、データを分析する際の基本的なステップとして、「仮説を立てること」の重要性とその検証方法を学びます。データをただ眺めるだけでは意味を見出すのが難...

どうもニコイチです｡今回は実際にデータの見る際に重要な視点の一つである相関についてご紹介します｡できるだけわかりやすく例えを交えながら紹介しています｡ 1. 相関とは？ 基本的な概念 相関とは、2つの変数間の関係性の強さを示すものです。 📌 ...

どうもニコイチです｡前回の記事で、特徴量とはなにかに触れました。今回は、実際にPythonを使ってデータを解析する際に、describe関数を用いて特徴量を確認します。量的なデータはそのまま利用できますが、質的なデータは一般的なdescribeの記述だけでは全...

前回の記事で統計量を活用してデータの全体像を確認しました。その結果、データの中に「この数値は本当？」「どんな内容だろう？」と詳細を確認したくなるポイントが見つかった場合、次のステップとして Series型 を活用して確認する方法を紹介します。 Se...

前回の記事で、特徴量とはなにかに触れました。今回は、実際にPythonを使ってデータを解析する際に、describe関数を用いて特徴量を確認します。量的なデータはそのまま利用できますが、質的なデータは一般的なdescribeの記述だけでは全てを確認できません...

どうもニコイチです。Pythonでデータ分析を始めようもついに4回目です。今回は最低限の統計量とデータ可視化に関して学んでいきたいと思います。 1. 統計量って何だろう？ 統計量とは、データの特徴を「数値で要約したもの」です。例えるなら… 人物紹介カ...